## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN STATUS GIZI BALITA (STUDI KASUS: PUSKESMAS KECAMATAN JAWA MARAJA BAH JAMBI)
Vera Syaputri, Dedy Hartama, Fitri Anggraini, M.Safii, Rafiqa Dewi Program Studi Teknik Informatika,  STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Indonesia verasyaputri619@gmail.com

## ABSTRAK
Gizi  pada  anak  balita  merupakan  masalah  yang  sangat  penting  untuk  diperhatikan  terutama  bagi  orang  tua  dan tenaga  kesehatan.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik  data  mining  yaitu  algoritna  K-Means  untuk  mengclustering  gizi balita dengan menggunakan 3 cluster yaitu gizi baik, gizi buruk, dan obesitas. Variabel yang digunakan adalah berat badan dan tinggi  badan  balita.  Berdasarkan hasil  dari 60 data,  jumlah  balita  yang  mengalami  status gizi  baik pada puskesmas kecamatan jawa maraja pada cluster 0 terdapat 28 balita, pada cluster 1  terdapat 27 balita yang mengalami gizi buruk , dan terdapat 5 balita  yang mengalami obesitas pada cluster 2. Diharapkan  hasil penelitian ini dapat memberi masukan pada pihak  puskesmas  agar  lebih  memperhatikan  asupan  gizi  pada  balita  sehingga  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  dan perkembangan balita.
Kata kunci :  Status Gizi Balita, Data Mining, Algoritma K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Puskesmas kecamatan jawa maraja merupakan salah satu  puskesmas  yang  ada  di  desa  jawa  maraja.  Pada puskesmas  ini  laporan  data  balita  disimpan  dalam  buku catatan  posyandu  dan file  digital .  Sehingga  pegawai puskesmas  sulit  untuk  mengelompokkan  jenis  gizi  yang dialami  balita.  Status  gizi  yang  dialami  pada  balita berbeda-beda  setiap  bulan  nya,  maka  dari  itu  diperlukan adanya  pengelompokkan  status  gizi  balita.    Dalam penelitian  ini  menggunakan  konsep  data  mining  salah satunya  yaitu Algoritma  K-Means . Algoritma  K-Means merupakan  teknik  dalam  data  mining  yang  dapat mengelompokkan  beberapa  kelompok  berdasarkan  jarak, karakterisktik, serta kondisi. [1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  Mining adalah  proses  yang  menggunakan teknik statistik ,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengesktraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat.  [2]. Data mining adalah proses yang memperkerjakan satu atau  lebih  teknik  pembelajaran  untuk  menganalisa dan  mengekstraks  pengetahuan  secara  otomastis. Adapun  tahapan-tahapan  proses  data  mining  bersifat interaktif dimana  user  terlibat  langsung  dengan knowladge base. Tahapan tersebut diilustrasikan pada gambar 1 [3].
Gambar 1. Tahapan proses Data Mining

## 2.2. Algoritma K-Means
K-Means  Clustering merupakan  salah  satu metode non-hirarki yang  mengelompokkan  data dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok. Data- data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan  dalam  satu  cluster  dan  data  yang memiliki  karakteristik  berbeda  akan  dikelompokkan dengan  kelompok  yang  lain  sehingga  data  yang berada  dalam  satu  cluster  memiliki  sifat  tingkat variasi yang kecil[4]. Algoritma K-Means merupakan teknik  yang  bekerja  dengan  berdasarkan  pembagia dari  beberapa  cluster,  sehingga  prinsip  kinerja  dari kegiatan  pengelompokkan  dilakukan  secara  bertahap [5].
Adapun  langkah-langkah  dalam  algoritma K- Means : 1. Tentukan jumlah cluster
2. Alokasikan data ke suatu cluster secara random dengan rumus sebagai berikut :
3. Hitung centroid atau rata-rata dari data yang sudah ada dari masing-   masing cluster
4. Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid terdekat
5. Kembali ke step 3, bila ada data yang berpindah cluster  maka  hitungan  centroid  di  lanjutkan  , sedangkan data cluster yang tetap perhitungan di hentikan.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1.   Identifikasi Masalah Langkah yang harus dikembangkan dalam algoritma K-Means
ini adalah dengan mengidentifikasi permasalahan yang akan diteliti yaitu dengan menemukan permasalahan  yang  akan  diteliti  sehingga  mempermudah langkah selanjutnya.

## 3.2. Perancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  dilakukan  dengan  melakukan pengamatan  langsung  dilapangan  untuk  mengetahui
pengukuran keakuratan dalam penentuan status gizi balita, kemudian  hasil  pengamatan  akan  dilakukan  eksperimen. Hasil  eksperimen  akan  dikembangakan  menggunakan ilmu pengetahuan yang akan menjadi masukan pemecahan masalah  bagi  puskesmas  kecamatan  jawa  maraja  bah jambi.  Berikut  gambar  perancangan  penelitian  dapat dilihat sebagai berikut pada gambar 2.

## Gambar 2. Rancangan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.   Pengolahan Data
1. menentukan data yang akan diolah.
berikut  data  balita  yang  akan  diolah  dalam  penelitian sebagai berikut:
Tabel 1. Data Balita
Balite Ke- Berat Badan Tinggi Badan Balita 1 11,1 85 Balita 2 11 84 Balita 3 16 108 Balita 4 14,1 100 Balita 5 25 110 Balita 6 15 105 Balita 7 20 110 Balita 8 15 102 Balita 9 13 97,5 Balita 10 12 90,5 Balita 11 11 84,4 Balita 12 14,4 95 Balita 13 13 94 Balita 14 18,5 100 Balita 15 13,7 97 Balita 16 14,4 100 Balita 17 16 98 Balita 18 15,8 99 Balita 19 12,3 92,4 Balita 20 12 92 Balita 21 14,2 91,8 Balita 22 10,8 82,9 Balita 23 10,5 82 Balita 24 13,7 88,8 Balita 25 11,1 83,6 Balita 26 14,3 99 Balita 27 14,9 99,1 Balita 28 14,1 97 Balita 29 14 95,6
Balite Ke- Berat Badan Tinggi Badan Balita 30 14,2 94,7 Balita 31 14,9 90,8 Balita 32 11,4 82,1 Balita 33 14,2 101,4 Balita 34 11,8 87,6 Balita 35 12,9 87 Balita 36 15,2 99,4 Balita 37 14,9 100 Balita 38 13,2 98 Balita 39 14,6 99 Balita 40 11,6 92,7 Balita 41 12,5 89,7 Balita 42 13 91,3 Balita 43 13,5 91,7 Balita 44 14,1 91,7 Balita 45 17 98,5 Balita 46 13 89 Balita 47 14 95,7 Balita 48 20,5 101 Balita 49 12 87,6 Balita 50 15 96 Balita 51 12,2 91,4 Balita 52 15 91 Balita 53 15 90,5 Balita 54 14 88,2 Balita 55 13 90 Balita 56 15 94 Balita 57 10,6 82,1 Balita 58 17 99 Balita 59 14 96 Balita 60 16 95
Data  balita  tersebut  belum  dapat  diolah,  maka dari  itu  data  harus  diperkecil  dengan  melakukan normalisasi.  Guna  normalisasi  adalah  memperkecil besaran  angka  dari  data  tersebut.  Berikut  rumus normalisasi.

## =
Berdasarkan  nilai  dari  variabel  berat  badan  dan tinggi  badan  akan  dilakukan  normalisasi  kedalam rentang  nilai  0  sampai  1.  Berikut  hasil  perhitungan normalisasi sebagai berikut:
Tabel 2. Normalisasi Data
Balite Ke- Berat Badan Tinggi Badan Balita 1 0,06 0,16 Balita 2 0,05 0,11 Balita 3 0,55 1,37 Balita 4 0,36 0,95 Balita 5 1,45 1,47 Balita 6 0,45 1,21 Balita 7 0,95 1,47 Balita 8 0,45 1,05 Balita 9 0,25 0,82 Balita 10 0,15 0,45 Balita 11 0,05 0,13 Balita 12 0,39 0,68 Balita 13 0,25 0,63
Balite Ke- Berat Badan Tinggi Badan Balita 14 0,8 0,95 Balita 15 0,32 0,79 Balita 16 0,39 0,95 Balita 17 0,55 0,84 Balita 18 0,53 0,89 Balita 19 0,18 0,55 Balita 20 0,15 0,53 Balita 21 0,37 0,52 Balita 22 0,03 0,05 Balita 23 0 0 Balita 24 0,32 0,36 Balita 25 0,06 0,08 Balita 26 0,38 0,89 Balita 27 0,44 0,9 Balita 28 0,36 0,79 Balita 29 0,35 0,72 Balita 30 0,37 0,67 Balita 31 0,44 0,46 Balita 32 0,09 0,01 Balita 33 0,37 1,02 Balita 34 0,13 0,29 Balita 35 0,24 0,26 Balita 36 0,47 0,92 Balita 37 0,44 0,95 Balita 38 0,27 0,84 Balita 39 0,41 0,89 Balita 40 0,11 0,56 Balita 41 0,2 0,41 Balita 42 0,25 0,49 Balita 43 0,3 0,51 Balita 44 0,36 0,51 Balita 45 0,65 0,87 Balita 46 0,25 0,37 Balita 47 0,35 0,72 Balita 48 1 1 Balita 49 0,15 0,29 Balita 50 0,45 0,74 Balita 51 0,17 0,49 Balita 52 0,45 0,47 Balita 53 0,45 0,45 Balita 54 0,35 0,33 Balita 55 0,25 0,42 Balita 56 0,45 0,63 Balita 57 0,01 0,01 Balita 58 0,65 0,89 Balita 59 0,35 0,74 Balita 60 0,55 0,68 2. Menentukan Jumlah Cluster Pada tahap ini akan diproses dengan memasukkan data kedalam microsoft Excel menggunakan  algoritma  clustering  dan  diproses menggunakan tools Rapidminer 5.3 untuk mengelompokkan menjadi 3 cluster.
3. Menentukan Centroid
Untuk  menentukan  nilai  centroid  dari  data, maka  perlu  membuat  suatu  ketetntuan  bahwa clusterisasi  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  adalah 3  yaitu  dengan  memilih  nilai  titik  secara  acak. Berikut  penetapan  nilai  centroid  awal  pada  tabel  3 sebagai berikut:

## Tabel 3 Nilai Centroid Awal
Cluster  Berat Badan  Tinggi Badan C1 0,20 0,41 C2 0,36 0,95 C3 0,55 1,37
4. Menentukan Jarak Terdekat
Untuk  menghitung  jarak  antara  titik  Centroid dengan titik tiap objek  menggunakan rumus Eulidian Distance,  maka  perhitungan  untuk  jarak  terdekat sebagai berikut:
Balita1C1 = = 0,284238 Balita2C1  = = 0,33541
Dan seterusnya sampai data ke-60 pada cluter 1. Hal yang sama dilanjutkan sampai cluster 3. Sehingga didapat  jarak  terdekat  dari  masing-masing  cluster. Berikut tabel perhitungan pada iterasi 1.
Tabel 4. Perhitungan Iterasi 1
C1 C2 C3 Jarak Terdekat 0,284 0,845 1,31 0,284237815 0,335 0,897 1,36 0,335410197 1,025 0,462 0 0 0,565 0 0,46 0 1,644 1,21 0,91 0,906134831 0,843 0,278 0,19 0,186897694 1,305 0,791 0,41 0,413618583 0,694 0,138 0,33 0,138493077 0,414 0,172 0,63 0,171502243 0,065 0,542 1 0,065367065 0,317 0,878 1,34 0,31672012 0,338 0,265 0,7 0,264862375 0,232 0,334 0,8 0,231773244 0,809 0,44 0,49 0,44 0,403 0,163 0,62 0,16288262 0,574 0,03 0,45 0,03 0,56 0,217 0,53 0,217210341 0,59 0,178 0,47 0,177960903 0,144 0,439 0,9 0,143505769 0,131 0,471 0,93 0,130972286 0,203 0,432 0,87 0,202770971 0,396 0,959 1,42 0,396217923 0,452 1,013 1,47 0,451927237 0,129 0,591 1,04 0,129010726 0,35 0,914 1,37 0,350249614 0,522 0,056 0,5 0,056303491 0,55 0,093 0,48 0,092971863 0,416 0,158 0,61 0,157894737 0,345 0,232 0,68 0,231794756 0,313 0,279 0,72 0,279126556 0,247 0,491 0,91 0,246884184 0,415 0,98 1,44 0,41484937 0,639 0,074 0,39 0,074359686 0,131 0,692 1,15 0,130828386 0,148 0,695 1,15 0,147627592 0,578 0,114 0,46 0,11444313
C1 C2 C3 Jarak Terdekat 0,593 0,08 0,44 0,08 0,442 0,138 0,6 0,138493077 0,533 0,073 0,49 0,072595338 0,182 0,458 0,92 0,181743632 0 0,565 1,02 0 0,098 0,471 0,93 0,097935758 0,145 0,441 0,89 0,145190676 0,192 0,437 0,88 0,191521102 0,646 0,301 0,51 0,300553967 0,062 0,589 1,04 0,062107493 0,35 0,227 0,68 0,226536612 0,997 0,642 0,58 0,581578947 0,121 0,686 1,15 0,121309795 0,415 0,229 0,64 0,228957048 0,094 0,491 0,95 0,09436917 0,259 0,482 0,9 0,259193828 0,254 0,508 0,93 0,253520913 0,17 0,621 1,06 0,169507189 0,052 0,538 0,99 0,052433839 0,337 0,328 0,74 0,328364114 0,443 1,005 1,47 0,442831797 0,665 0,295 0,48 0,294737312 0,364 0,211 0,66 0,210763682 0,448 0,325 0,68 0,324579848
5.Menentukan cluster dari setiap data
Berdasarkan jarak pada pusat cluster. Data yang memiliki jarak terkecil dengan centroid akan  menjadi anggota pada kelompok. Terlihat pada tabel 5 dimana posisi data dengan tiap cluster pada iterasi ke-1.
Tabel 5. Data Pengelompokkan Cluster Pada Iterasi 1
Cluster C1 C2 C3
1 1 1 1
3 1 2 1 3 1 3 1 3 1 2 1
2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1
1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
2 1 2 1
Cluster C1 C2 C3
2 1 2 1
2 1
1 1 1 1
2 1
1 1 1 1 2 1 2 1 2 1
2 1
1 1
1 1
1 1 1 1
1 1 2 1 1 1 2 1 3 1 1 1 2 1 1 1
1 1
1 1 1 1
1 1 2 1 1 1
2 1 2 1 2 1 Jumlah 29 26 5 Total 60
6.Menghitung Titik Pusat Baru
Menghitung titik pusat baru  menggunakan  hasil masing-masing  cluster.  Perhitungan  titik  pusat  pada C1,C2,dan C3.
Untuk  menentukan  titik  pusat  baru  pada  variabel berat badan sebagai berikut :
= = 0,20
= = 0,44
= = 0,88
Selanjutnya perhitungan iterasi baru untuk nilai tinggi badan.
=
0,34 = 0,84 = = 1,31
Maka  data  centroid  baru  iterasi  2  pada  dapat  dilihat pada tabel 5 sebagai berikut:

## Tabel 5. Data Centroid Baru Iterasi 2
Cluster Berat Badan Tinggi Badan C1 0,20 0,34 C2 0,44 0,84 C3 0,88 1,31
Dengan  menggunakan  langkah-langkah  yang sama  seperti  sebelumya  untuk  menentukan  jarak centroid  dengan  menggunakan  centroid  baru  pada iterasi  2.  Berikut  hasil  jarak  centroid  iterasi  2  pada tabel 6 dibawah ini:

## Tabel 6. Hasil Perhitungan Iterasi 2
C1 C2 C3 Jarak Terdekat 0,23184 0,77726 1,410267 0,231837814 0,28058 0,82831 1,459075 0,280577947 1,08478 0,54256 0,335989 0,335989464 0,62667 0,13361 0,63126 0,133609466 1,68518 1,1964 0,594362 0,594361549 0,90425 0,37292 0,440312 0,372915112 1,35729 0,81727 0,182389 0,182388736 0,75363 0,2152 0,498721 0,215198777 0,47733 0,18784 0,7978 0,187838899 0,11873 0,48434 1,126447 0,118729139 0,26315 0,80975 1,44181 0,263150888 0,39127 0,16054 0,791079 0,160537293 0,29461 0,27811 0,922361 0,278111666 0,85146 0,3796 0,366727 0,366726932 0,46379 0,12618 0,76134 0,126181981 0,63488 0,11899 0,606785 0,11899236 0,60999 0,11354 0,568696 0,113541146 0,64352 0,10941 0,539474 0,109410641 0,20775 0,38755 1,0317 0,207746229 0,19274 0,42327 1,067548 0,192744355 0,24227 0,32887 0,939877 0,24226898 0,34037 0,8889 1,518157 0,340366065 0,39641 0,94476 1,574202 0,396408546 0,11882 0,49391 1,100503 0,118817322 0,29349 0,84247 1,47084 0,293492299 0,58167 0,0802 0,64694 0,080201165 0,60755 0,06224 0,598196 0,062242079 0,47551 0,09055 0,73242 0,09054731 0,40295 0,14963 0,792704 0,149628591
C1 C2 C3 Jarak Terdekat 0,36796 0,18203 0,815885 0,18203015 0,26723 0,37471 0,950127 0,267226746 0,3539 0,90183 1,521217 0,353900012 0,70056 0,19491 0,583846 0,194907705 0,08584 0,62365 1,258437 0,085841618 0,08629 0,60737 1,22294 0,086292709 0,63417 0,08481 0,5655 0,084814937 0,65141 0,10957 0,567176 0,109568863 0,50581 0,16659 0,765908 0,166592708 0,59152 0,06277 0,624045 0,062768775 0,24077 0,42671 1,069402 0,240765129 0,06447 0,49304 1,128007 0,064473512 0,15607 0,39518 1,030734 0,156070341 0,19575 0,35466 0,983873 0,195750512 0,23158 0,33616 0,94974 0,231578513 0,69187 0,21564 0,493691 0,215638952 0,055 0,50514 1,12897 0,055004053 0,40786 0,14537 0,788798 0,145366859 1,03472 0,58633 0,328002 0,328002432 0,0698 0,61407 1,246621 0,069801373 0,46703 0,10191 0,712743 0,101905184 0,15728 0,43448 1,077522 0,157278347 0,28098 0,36442 0,936175 0,28097666 0,26953 0,39072 0,959627 0,269533546 0,1483 0,51881 1,113211 0,148298656 0,09327 0,45664 1,085693 0,093270254 0,38188 0,20671 0,799219 0,206714087 0,38682 0,93549 1,564257 0,386822214 0,71214 0,22091 0,470565 0,220910519 0,42261 0,13301 0,777176 0,133012627 0,48859 0,191 0,703283 0,190997159 Pembahasan:
Balita1C1 = = 0,23184 Balita2C1  = = 0,28058
Dilanjutkan  sampai  data  ke-60  pada  nilai  cluster C1,C2, dan C3.
Selanjutnya  menentukan  cluster  masing-masing data balita berdasarkan jarak titik pusat. Berikut hasil pengelompokkan posisi tiap data  iterasi 2 pada tabel 7 sebagai berikut:

## Tabel 7. Hasil pengelompokkan Iterasi 2
Cluster C1 C2 C3
1 1 1 1 3 1 2 1 3 1 2 1 3 1 2 1 2 1 1 1 1 1
Cluster C1 C2 C3 2 1 2 1 3 1
2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
2 1
2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
2 1
2 1 2 1 Jumlah 28 27 5 Total 60
Selanjutnya  menghitung  nilai  titik  pusat  baru pada  iterasi 3  menggunakan  hasil dari setiap anggota masing-masing  cluster.  Berikut  tabel  8  data  centroid baru pada iterasi 3:
Tabel 8. Data centroid Baru Iterasi 3
Cluster Berat Badan Tinggi Badan C1 0,20 0,33
C2 0,42 0,84 C3 0,95 1,25
Pembahasan:
Menghitung  nilai  cluster  baru  pada  variabel  berat badan:
= = 0,20
= = 0,42
Selanjutnya  menghitung  nilai  cluster  baru  pada variabel tinggi badan:
C1
= 0,33 C2 = 0,84 C3   =
= 1,25
Selanjutnya  dilakukan  kembali  seperti  langkah 11  sampai  3.  Jika  nilai centroid tidak  sama  atau belum balanced serta posisi data masih berubah maka proses  iterasi  berlanjut  pada  iterasi  selanjutnya. Namun  jika  nilai centroid bernilai  sama  dengan iterasi  sebelumnya  sudah  optimal  serta  posisi cluster data  balita  tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka proses  iterasi  berhenti  atau  selesai.  Berikut  tabel  9 data centroid baru iterasi 3:
Tabel 9. Data Centroid Baru Iterasi 3
Cluster Berat Badan Tinggi Badan C1 0,20 0,33 C2 0,42 0,84 C3 0,95 1,25
Menggunakan  langkah  yang  sama  seperti sebelumnya  untuk  menentukan  jarak  dari  centroid dengan menggunakan centroid iterasi 3. Berikut hasil perhitungan iterasi 3 pada tabel 10 sebagai berikut :
Tabel 10. Hasil Perhitungan iterasi 3
C1 C2 C3 Jarak Terdekat 0,344 0,896 1,515 0,343518368
C1 C2 C3 Jarak Terdekat 0,711 0,187 0,625 0,187007893 0,079 0,616 1,261 0,079221338 0,078 0,603 1,218 0,077921413 0,644 0,093 0,586 0,092705986 0,662 0,11 0,594 0,109912673 0,516 0,147 0,794 0,14668234 0,602 0,055 0,648 0,055180031 0,25 0,413 1,087 0,24976293 0,075 0,486 1,132 0,07481544 0,167 0,388 1,036 0,166485 0,206 0,35 0,987 0,205632503 0,24 0,334 0,948 0,240414251 0,701 0,235 0,487 0,235062584 0,062 0,5 1,128 0,062215728 0,418 0,136 0,802 0,136321854 1,043 0,605 0,258 0,257531968 0,062 0,607 1,248 0,062027808 0,477 0,108 0,718 0,1083726 0,167 0,424 1,088 0,167132173 0,288 0,368 0,926 0,287504927 0,275 0,394 0,948 0,275341644 0,149 0,518 1,104 0,149342979 0,103 0,451 1,087 0,103139295 0,391 0,211 0,797 0,211031269 0,377 0,929 1,562 0,376986942 0,721 0,24 0,467 0,239676523 0,433 0,123 0,791 0,122792319 0,497 0,205 0,695 0,205026808
Pembahasan : Balita1C1 = = 0,2227 Dilanjutkan  sampai  data  ke-60  pada  nilai  cluster C1, C2, dan C3.
Kemudian  menentukan  cluster  dari  masing- masing  data  pada  pusat  cluster.  Berikut  hasil pengelompokkan  nilai  cluster  dari  setiap  masing- masing data pada tabel 11 berikut ini:

## Tabel 11 Hasil cluter Pada Iterasi 3
Cluster C1 C2 C3
1 1
1 1 3 1 2 1 3 1 2 1 3 1 2 1 2 1 1 1
1 1 2 1
2 1 3 1 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1
Cluster C1 C2 C3 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 1
2 1 1 1
1 1 2 1 1 1
1 1 2
1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 3 1 1 1 2 1 1 1
1 1
1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
2 1 2 1 2 1 Jumlah 28 27 5 Total 60
Nilai centroid sudah  bernilai  sama  dengan iterasi  sebelumnya,  serta  posisi cluster data  balita tidak  mengalami  perubahan  lagi  maka  proses  iterasi berhenti atau selesai.

## 4.2.   Penerapan Pada Rapidminer
Pilih  data yang akan digunakan untuk diimport. Lakukan drag  and  drop data  yang  dipilih.  Berikut proses import data yang dilakukan .

## Gambar 3. Import Data Excel
Pada  import  data wizard step  1,  pilih  data  pada folder yang akan di import.
Gambar 4. Alur Proses Import Data Step 2
Pada  data  import wizard step  2,  data  sidang meja hijau 2020. xlsx dengan import excel dimasukkan  file excel dapat  berisi  beberapa  lembar, cukup  menandai  yang  akan  dimuat.  pada  proses  kali ini peneliti memilih set 2 untuk dilanjutkan prosesnya kemudian klik next.
Gambar 5. Alur Proses Import Data Step 3
Pada  step  3  tidak  ada  yang  dilakukan  apapun, setiap atribut dapat  dianotasi.  Yang  paling  penting pada  step  3  adalah  namanya  mengandung  atribut maka  dari  itu  langsung  ke  data import wizard step  4
dengan  cara  klik next maka  akan  muncul  from  data import wizard step 4.
Gambar 6. Alur Proses Import Data Step 4
Setelah  ditentukan  label  yang dipilih, kemudian klik finish . Tentukan sebagai tempat untuk menyimpan  data  pada  folder. Selanjutnya drag  and drop kedalam  main  proses.  Fungsi validation ini adalah memaksimalkan nilai akurasi pengolahan data seperti pada gambar 7 dibawah ini:
Gambar 7. Drag and Drop data Balita
Langkah  selanjutnya drag  and  drop operator clustering dan  operator performance lalu  hubungkan pada output .  Selanjutnya  klik run yang  berada diposisi tengah atas.
Gambar 8.  Drag and Drop data Clustering dan
Performance
Maka  akan  menampilkan  hasil  akhir  serta langkah terakhir dalam menggunakan tools Rapidminer.  Dapat  dilihat  pada  gambar  9  dibawah ini:

## Gambar 9. Data Hasil Clustering

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  pada  penelitian  adalah dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  K-means yang telah diterapkan kedalam Rapidmine rmemiliki hasil yang  sama.  Yaitu  menghasilkan  3  cluster  yaitu  C1  (Gizi Baik) terdapat 28 data balita, C2 (Gizi Buruk) terdapat 27 data balita, dan C3 (Obesitas) terdapat 5 data balita. Hasil dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberi  masukan pada  pihak  puskesmas  agar  lebih  memperhatikan  asupan gizi pada balita sehingga dapat meningkatkan pertumbuhan  dan  perkembangan  balita  yang  ada  di indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Buulolo,  E.  (2020). Data  Mining  Untuk Perguruan  Tinggi. Yogyakarta:  CV  BUDI UTAMA.
[2] Chandra,  M.  D.,  Irawan,  E.,  Saragih,  I.  S., Windarto,  A.  P.,  &  Suhendro,  D.  (2021). Penerapan Algoritma K-Means dalam Mengelompokkan  Balita  yang. BIOS  :  Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Rekayasa  Komputer ,
1-9.
[3] Jollyta,  D.,  Ramdhan,  W.,  &  Zarlis,  M.  (2020).
Konsep Data Mining Dan Penerapan. Yogyakarta: CV BUDI UTAMA.
[4] Siregar,  A.  M.,  &  Pushpabhuana,  A.  (2017). Data  Mining  Pengolahan  Data  mining  dengan Rapidminer. Surakarta: CV KEKATA GROUP .
[5] Toresa,  D.  (2020). Implementasi  K-Means Terhadap  Penyebaran  Penyakit  Tbc  di  Riau Menggunakan  Rapidminer. JUTIM  (Jurnal Teknik Informatika MUSIRAWAS) Vol 05 No 01 Juni 2020 , 1-8.